# data[].attributes.body
MongoDB ofrece varios operadores con los que se pueden realizar consultas. Estos se pueden utilizar para especificar condiciones en documentos de forma exacta o para realizar operaciones matemáticas con campos numéricos. Los operadores comunes incluyen: $eq (igualdad), $gt (mayor que), $gte (mayor o igual que), $lt (menor que), $lte (menor o igual que), $ne (no igual que), $in (dentro de un conjunto de valores) y $nin (no dentro de un conjunto de valores). Estos operadores se pueden usar para filtrar documentos que cumplan una condición específica.

$eq:  encontrar documentos cuyo campo especificado sea igual a un valor dado

$gt: encontrar documentos cuyo campo especificado sea mayor que un valor dado

$gte: encontrar documentos cuyo campo especificado sea mayor o igual que un valor dado

$lt: encontrar documentos cuyo campo especificado sea menor que un valor dado

$lte: encontrar documentos cuyo campo especificado sea menor o igual que un valor dado

$ne: encontrar documentos cuyo campo especificado sea diferente a un valor dado

$in: encontrar documentos cuyo campo especificado esté dentro de un conjunto de valores dados

$nin: encontrar documentos cuyo campo especificado no esté dentro de un conjunto de valores dados

$and: concatenar varios filtros en una consulta

$or: encontrar documentos que cumplan cualquiera de los filtros especificados

$not: encontrar documentos que no cumplan un filtro específico

$exists: encontrar documentos que contengan un campo específico

$lookup: realizar una unión externa a una colección para filtrar documentos

$text: buscar documentos que contengan una cadena de búsqueda específica

# data[].attributes.body
Esta sentencia le permite especificar qué tablas desea eliminar, así como qué condiciones deben cumplirse para que una fila se elimine.

# data[].attributes.body
Esta sentencia le permite especificar qué columnas se desean actualizar, así como qué condiciones deben cumplirse para que una fila se incluya en el resultado.

# data[].attributes.body
Esta sentencia le permite especificar qué columnas y qué valores se desean insertar, así como definir si los valores se asignan directamente o se obtienen desde otra consulta.

# data[].attributes.body
Esta sentencia le permite especificar qué columnas y tablas desea seleccionar, así como qué condiciones deben cumplirse para que una fila se incluya en el resultado. Se pueden agregar expresiones para realizar cálculos en las columnas, así como cláusulas ORDER BY para ordenar los resultados.

# data[].attributes.body
BSON es un formato de datos desarrollado por 10gen, que actualmente se utiliza principalmente en MongoDB, es el formato de almacenamiento de datos de mongodb. BSON se basa en el formato JSON, y la razón principal para elegir JSON para la transformación es la versatilidad de JSON y la función sin esquema de JSON.
BSON logrará principalmente los siguientes tres objetivos:
(1) Velocidad transversal más rápida
Para el formato JSON, una estructura JSON demasiado grande resultará en un recorrido de datos muy lento. En JSON, si desea omitir un documento para la lectura de datos, debe escanear el documento y debe realizar una coincidencia de estructura de datos problemática, como corchetes coincidentes. Una gran mejora de BSON a JSON es que utilizará JSON La longitud de cada elemento de se almacena en el encabezado del elemento, por lo que solo necesita leer la longitud del elemento para buscar directamente el punto especificado para la lectura.
(2) La operación es más fácil
Para JSON, el almacenamiento de datos no tiene tipo. Por ejemplo, si desea modificar un valor básico de 9 a 10, dado que un carácter se convierte en dos, puede ser Todo el contenido debe moverse uno lugar de nuevo. Con BSON, puede especificar esta columna como una columna numérica, por lo que no importa si el número crece de 9 a 10 o 100, solo modificaremos el dígito donde se almacena el número y no causará que la longitud total de los datos aumente. incrementar. Por supuesto, en MongoDB, si el número aumenta de un entero a un entero largo, la longitud total de los datos seguirá aumentando.
(3) Tipos de datos adicionales agregados
JSON es un formato de intercambio de datos muy conveniente, pero sus tipos son relativamente limitados. BSON le agrega el tipo de datos "matriz de bytes". Esto hace que el almacenamiento binario ya no necesite convertirse a JSON después de la conversión base64. Reduzca considerablemente la sobrecarga computacional y el tamaño de los datos.
Sin embargo, a veces, BSON no tiene ventaja de espacio sobre JSON. Por ejemplo, para {"field": 7}, solo uno de 7 se usa en el almacenamiento de JSON. Bytes, y si Se utiliza BSON, tiene al menos 4 bytes (32 bits)
En la actualidad, gracias a los esfuerzos de 10gen, BSON ya tiene paquetes de códecs para varios idiomas. Y todos son de código abierto bajo la licencia Apache 2. Y un mayor desarrollo con MongoDB.

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Manipulación de Base de Datos: DML (Data Manipulation Language)

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Manipulación de Base de Datos: DML (Data Manipulation Language)

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¿Para qué sirven las sentencias DML?

Las sentencias DML (Data Manipulation Language) son una parte de SQL que se encarga de modificar los datos de una base de datos. Estas sentencias permiten realizar operaciones como insertar, actualizar, eliminar y recuperar datos. Estas sentencias son fundamentales para el mantenimiento y administración de datos en bases de datos relacionales.

Por ejemplo para insertar datos, se usa la sentencia INSERT:

INSERT INTO tabla (

campo1,

campo2,

campo3

)

VALUES (

valor1,

valor2,

valor3

)

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Mongoose es una biblioteca de Node.js que nos permite escribir consultas en la base de datos de MongooDB. Tiene funciones como validación, consultas, middleware y conversión de tipos que enriquecen las funciones de la base de datos.

Para usar Mongoose es fundamental la definición de un esquema que define la configuración de los documentos en una colección de MongoDB. Aunque MongoDB es una base de datos nosql donde los documentos se almacenan sin un esquema predefinido, el uso de un esquema le permite normalizar los datos sin perder flexibilidad. También facilita la transición de sql a nosql. En el escenario anterior, especificamos los campos, validaciones y la configuración específica que pertenece al documento para la consulta. Los esquemas también son los que le permiten enriquecer la funcionalidad de los documentos mongoose al definir campos virtuales, middleware, métodos especiales en objetos, etc.

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Mongoose es una librería para Node.js que nos permite escribir consultas para una base de datos de MongooDB, con características como validaciones, construcción de queries, middlewares, conversión de tipos y algunas otras, que enriquecen la funcionalidad de la base de datos.

La parte central del uso de Mongoose está en la definición de un esquema donde se indica la configuración de los documentos para una colección de MongoDB. Y aunque MongoDB es una base de datos nosql, donde los documentos se almacenan sin un esquema predefinido, el uso de un esquema te permite normalizar tu información, sin sacrificar la flexibilidad. Además, hace que la transición de sql a nosql, sea más sencilla.

En el esquema mencionado especificamos los campos que pertenecen a un documento, validaciones y configuraciones especiales para su consulta. El esquema es, además, el lugar que nos permite enriquecer de funcionalidad de nuestros documentos de mongoose, ya sea vía la definición de campos virtuales, middlewares, métodos especiales para los objetos, entre otros.

En palabras prácticas, Mongoose funciona como una capa adicional sobre MongoDB a través de la cuál se implementan y automatizan muchas de las tareas habituales de trabajar con una base de datos.

Mongoose además, abre las puertas a una comunidad de plugins que puedes usar para automatizar tareas comunes, tales como el encriptado de información, paginación, consultas adicionales, y más.

A lo largo del curso irás conociendo algunoso beneficios adicionales del uso de Mongoose como el poblado, métodos de instancia, uso y manejoo de modelos, validaciones de la librería, validaciones personalizadas, entre otras más.

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Mongoose es una librería para Node.js que nos permite escribir consultas para una base de datos de MongooDB, con características como validaciones, construcción de queries, middlewares, conversión de tipos y algunas otras, que enriquecen la funcionalidad de la base de datos.

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Recopilación organizada de información o datos estructurados, que normalmente se almacena de forma electrónica en un sistema informático.  una base de datos está controlada por un sistema de gestión de bases de datos (DBMS). En conjunto, los datos y el DBMS, junto con las aplicaciones asociadas a ellos, reciben el nombre de sistema de bases de datos, abreviado normalmente a simplemente base de datos.

funcionamiento actualmente se suelen utilizar como estructuras de filas y columnas en una serie de tablas para aumentar la eficacia del procesamiento y la consulta de datos.

Referencia (https://www.oracle.com/co/database/what-is-database/)

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Base de datos definida

Una base de datos es una recopilación organizada de información o datos estructurados, que normalmente se almacena de forma electrónica en un sistema informático. Normalmente, una base de datos está controlada por un sistema de gestión de bases de datos (DBMS). En conjunto, los datos y el DBMS, junto con las aplicaciones asociadas a ellos, reciben el nombre de sistema de bases de datos, abreviado normalmente a simplemente base de datos.

Los datos de los tipos más comunes de bases de datos en funcionamiento actualmente se suelen utilizar como estructuras de filas y columnas en una serie de tablas para aumentar la eficacia del procesamiento y la consulta de datos. Así, se puede acceder, gestionar, modificar, actualizar, controlar y organizar fácilmente los datos. La mayoría de las bases de datos utilizan un lenguaje de consulta estructurada (SQL) para escribir y consultar datos.

¿Qué es el lenguaje de consulta estructurada (SQL)?

El SQL es un lenguaje de programación que utilizan casi todas las bases de datos relacionales para consultar, manipular y definir los datos, además de para proporcionar control de acceso. El SQL se desarrolló por primera vez en IBM en la década de 1970 con Oracle como uno de los principales contribuyentes, lo que dio lugar a la implementación del estándar ANSI SQL. El SQL ha propiciado muchas ampliaciones de empresas como IBM, Oracle y Microsoft. Aunque el SQL se sigue utilizando mucho hoy en día, están empezando a aparecer nuevos lenguajes de programación.

Evolución de la base de datos

Las bases de datos han evolucionado drásticamente desde su inicio a principios de la década de 1960. Las bases de datos de navegación, como la base de datos jerárquica (que se basaba en un modelo de árbol y permitía una relación de uno a muchos) y la base de datos de red (un modelo más flexible que permitía relaciones múltiples), eran los sistemas originales que se utilizaban para almacenar y manipular datos. Aunque eran sencillos, estos primeros sistemas eran inflexibles. En la década de 1980, se hicieron populares las bases de datos relacionales, seguidas de las bases de datos orientadas a objetos en la década de 1990. Más recientemente, las bases de datos NoSQL surgieron como respuesta al crecimiento de Internet y la necesidad de acelerar la velocidad y el procesamiento de los datos no estructurados. Hoy en día, las bases de datos en la nube y las bases de datos de autogestión están abriendo nuevos horizontes en lo que respecta a la forma en la que se recopilan, se almacenan, se gestionan y se utilizan los datos.

¿Cuál es la diferencia entre una base de datos y una hoja de cálculo?

Tanto las bases de datos como las hojas de cálculo (como Microsoft Excel) son modos cómodos de almacenar información. Las principales diferencias entre los dos son:

Cómo se almacenan y se manipulan los datos

Quién puede acceder a los datos

Cuántos datos pueden almacenarse

Las hojas de cálculo se diseñaron originalmente para un usuario y sus características así lo reflejan. Son perfectas para un único usuario o para un pequeño número de usuarios que no necesiten hacer una gran manipulación de datos increíblemente complicada. Las bases de datos, por otro lado, están diseñadas para contener recopilaciones mucho más grandes de información organizada, a veces en cantidades masivas. Las bases de datos permiten que muchos usuarios accedan y consulten los datos de forma rápida y segura al mismo tiempo mediante una lógica y un lenguaje muy complejos.

Tipos de bases de datos

Existen muchos tipos diferentes de bases de datos. La mejor base de datos para una organización específica depende de cómo pretenda la organización utilizar los datos.

Bases de datos relacionales. Las bases de datos se hicieron predominantes en la década de 1980. Los elementos de una base de datos relacional se organizan como un conjunto de tablas con columnas y filas. La tecnología de bases de datos relacionales proporciona la forma más eficiente y flexible de acceder a información estructurada.

Bases de datos orientadas a objetos. La información de una base de datos orientada a objetos se representa en forma de objetos, como en la programación orientada a objetos.

Bases de datos distribuidas. Una base de datos distribuida consta de dos o más archivos que se encuentran en sitios diferentes. La base de datos puede almacenarse en varios ordenadores, ubicarse en la misma ubicación física o repartirse en diferentes redes.

Almacenes de datos. Un repositorio central de datos, un data warehouse es un tipo de base de datos diseñado específicamente para consultas y análisis rápidos.

Bases de datos NoSQL. Una base de datos NoSQL, o base de datos no relacional, permite almacenar y manipular datos no estructurados y semiestructurados (a diferencia de una base de datos relacional, que define cómo se deben componer todos los datos insertados en la base de datos). Las bases de datos NoSQL se hicieron populares a medida que las aplicaciones web se volvían más comunes y complejas.

Bases de datos orientadas a grafos. Una base de datos orientada a grafos almacena datos relacionados con entidades y las relaciones entre entidades.

Bases de datos OLTP. Una base de datos OLTP es una base de datos rápida y analítica diseñada para que muchos usuarios realicen un gran número de transacciones.

Estos son solo algunos de las varias docenas de tipos de bases de datos que se utilizan hoy en día. Otras bases de datos menos comunes se adaptan a funciones científicas, financieras o de otro tipo muy específicas. Además de los diferentes tipos de bases de datos, los cambios en los enfoques de desarrollo tecnológico y los avances considerables, como la nube y la automatización, están impulsando a las bases de datos en direcciones completamente nuevas. Algunas de las bases de datos más recientes incluyen

Bases de datos de código abierto. Un sistema de base de datos de código abierto es aquel cuyo código fuente es de código abierto; tales bases de datos pueden ser bases de datos SQL o NoSQL.

Bases de datos en la nube. Una base de datos en la nube es una recopilación de datos, estructurados o no estructurados, que reside en una plataforma de cloud computing privada, pública o híbrida. Existen dos tipos de modelos de bases de datos en la nube: tradicional y base de datos como servicio (DBaaS). Con DBaaS, un proveedor de servicios realiza las tareas administrativas y el mantenimiento.

Base de datos multimodelo. Las bases de datos multimodelo combinan distintos tipos de modelos de bases de datos en un único servidor integrado. Esto significa que pueden incorporar diferentes tipos de datos.

Bases de datos de documentos/JSON. Diseñadas para almacenar, recuperar y gestionar información orientada a los documentos, las bases de datos de documentos son una forma moderna de almacenar los datos en formato JSON en lugar de en filas y columnas.

Bases de datos de autogestión. El tipo de base de datos más nuevo e innovador, las bases de datos de autogestión (también conocidas como bases de datos autónomas) están basadas en la nube y utilizan el machine learning para automatizar el ajuste de la base de datos, la seguridad, las copias de seguridad, las actualizaciones y otras tareas de gestión rutinarias que tradicionalmente realizan los administradores de bases de datos.

¿Qué es un software de base de datos?

El software de base de datos se utiliza para crear, editar y mantener archivos y registros de bases de datos, lo que facilita la creación de archivos y registros, la entrada de datos, la edición de datos, la actualización y la creación de informes. El software también maneja el almacenamiento de datos, las copias de seguridad y la creación de informes, así como el control de acceso múltiple y la seguridad. La seguridad sólida de las bases de datos es especialmente importante hoy en día, ya que el robo de datos es cada vez más frecuente. En ocasiones, el software de base de datos también se denomina "sistema de gestión de bases de datos" (DBMS).

El software de base de datos simplifica la gestión de datos, ya que permite a los usuarios almacenar datos de forma estructurada y acceder posteriormente a ellos. Por lo general, tiene una interfaz gráfica que ayuda a crear y administrar los datos y, en algunos casos, los usuarios pueden construir sus propias bases de datos mediante el uso de software de base de datos.

¿Qué es un sistema de gestión de bases de datos (DBMS)?

Normalmente, una base de datos requiere un programa de software de bases de datos completo, conocido como sistema de gestión de bases de datos (DBMS). Un DBMS sirve como interfaz entre la base de datos y sus programas o usuarios finales, lo que permite a los usuarios recuperar, actualizar y gestionar cómo se organiza y se optimiza la información. Un DBMS también facilita la supervisión y el control de las bases de datos, lo que permite una variedad de operaciones administrativas como la supervisión del rendimiento, el ajuste, la copia de seguridad y la recuperación.

Algunos ejemplos de software de bases de datos o DBMS populares incluyen MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, FileMaker Pro, Oracle Database y dBASE.

¿Qué es una base de datos MySQL?

MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto basado en SQL. Se diseñó y se optimizó para las aplicaciones web y puede utilizarse en cualquier plataforma. A medida que surgían nuevos y diferentes requisitos con Internet, MySQL se convirtió en la plataforma preferida por los desarrolladores web y las aplicaciones basadas en web. Dado que está diseñado para procesar millones de consultas y miles de transacciones, MySQL es una elección popular para las empresas de comercio electrónico que necesitan gestionar múltiples transferencias de dinero. La flexibilidad on-demand es la principal función de MySQL.

MySQL es el DBMS que se encuentra detrás de algunos de los sitios web y aplicaciones basadas en web más importantes del mundo, como Airbnb, Uber, LinkedIn, Facebook, Twitter y YouTube.

Uso de bases de datos para mejorar el rendimiento del negocio y la toma de decisiones

Con la recopilación masiva de datos del Internet of Things que está transformando la vida y la industria en todo el mundo, las empresas de hoy en día tienen acceso a más datos que nunca. Las empresas visionarias ahora pueden utilizar las bases de datos para ir más allá del almacenamiento básico de datos y las transacciones con el fin de analizar grandes cantidades de datos de múltiples sistemas. Mediante el uso de bases de datos y otras herramientas informáticas y de inteligencia empresarial, las organizaciones ahora pueden aprovechar los datos que recopilan para funcionar de forma más eficiente, permitir una mejor toma de decisiones y ser más ágiles y escalables.

La base de datos de autogestión está preparada para proporcionar un impulso significativo a estas capacidades. Dado que las bases de datos de autogestión automatizan procesos manuales costosos y tediosos, liberan a los usuarios empresariales para que puedan ser más proactivos con sus datos. Al tener control directo sobre la capacidad de crear y utilizar bases de datos, los usuarios ganan control y autonomía al mismo tiempo que mantienen importantes estándares de seguridad.

Desafíos de las bases de datos

Las bases de datos de las grandes empresas de hoy en día soportan a menudo consultas muy complejas y se espera que proporcionen respuestas casi instantáneas a esas consultas. En consecuencia, se solicita a los administradores de bases de datos que empleen una amplia variedad de métodos para ayudar a mejorar el rendimiento. Algunos desafíos comunes a los que se enfrentan incluyen:

Absorción de aumentos significativos en el volumen de datos. La explosión de datos provenientes de sensores, máquinas conectadas y docenas de otras fuentes hace que los administradores de bases de datos tengan que luchar para administrar y organizar los datos de sus empresas' de manera eficiente.

Garantía de seguridad de los datos. Actualmente, se producen filtraciones de datos en todas partes, y los piratas informáticos son cada vez más ingeniosos. Garantizar que los datos estén seguros es más importante que nunca, pero también que los usuarios puedan acceder a ellos fácilmente.

Mantenimiento al día con la demanda. En el entorno empresarial actual de rápido crecimiento, las empresas necesitan tener acceso en tiempo real a sus datos para poder tomar decisiones a tiempo y aprovechar las nuevas oportunidades.

Gestión y mantenimiento de la base de datos y la infraestructura. Los administradores de bases de datos deben supervisar continuamente la base de datos por si surgen problemas y realizar un mantenimiento preventivo, así como aplicar parches y actualizaciones de software. A medida que las bases de datos se hacen más complejas y los volúmenes de datos crecen, las empresas se enfrentan a los gastos de contratar talentos adicionales para supervisar y ajustar sus bases de datos.

Eliminación de los límites de la escalabilidad. Un negocio necesita crecer si quiere sobrevivir, y su gestión de datos debe crecer con él. No obstante, para los administradores de bases de datos resulta muy difícil predecir cuánta capacidad necesitará la empresa, especialmente con las bases de datos on-premise.

Abordar todos estos desafíos puede requerir mucho tiempo y puede impedir que los administradores de bases de datos realicen funciones más estratégicas.

Cómo mejora la tecnología autónoma la gestión de bases de datos

Las bases de datos de autogestión son la ola del futuro y ofrecen una posibilidad fascinante para las organizaciones que deseen utilizar la mejor tecnología de bases de datos disponible sin los problemas que supone ejecutar y utilizar esa tecnología.

Las bases de datos de autogestión utilizan una tecnología basada en la nube y el machine learning para automatizar muchas de las tareas rutinarias necesarias para gestionar bases de datos, como el ajuste, la seguridad, las copias de seguridad, las actualizaciones y otras tareas de gestión rutinarias. Al automatizar estas tediosas tareas, los administradores de bases de datos se quedan libres para realizar un trabajo más estratégico. Las funciones de autogestión, autoprotección y autorreparación de las bases de datos de autogestión están preparadas para revolucionar la forma de gestionar y proteger los datos de las empresas, lo que permite obtener ventajas de rendimiento, reducir costes y mejorar la seguridad.

Futuro de las bases de datos y las bases de datos autónomas

La primera base de datos autónoma se anunció a finales de 2017 y muchos analistas independientes de la industria reconocieron rápidamente la tecnología y su impacto potencial en la informática.

La perspectiva de IDC de febrero de 2018 elogió la tecnología de base de datos autónoma para hacer que el "software empresarial sea más fácil de implementar, utilizar y administrar, gracias al uso de la inteligencia artificial y el machine learning para proporcionar capacidades que requieren poca o ninguna intervención humana para gestionar el software."

El informe de KuppingerCole de enero de 2018 (PDF) afirmaba que "este enfoque tiene enormes beneficios potenciales, no solo para reducir la mano de obra y los costes para los clientes, sino para mejorar drásticamente la resistencia de las bases de datos' tanto frente a los errores humanos como frente a las actividades maliciosas, internas o externas. Cada base de datos también está diseñada para tener características de seguridad habilitadas de manera predeterminada y parámetros relevantes configurados automáticamente de acuerdo con las mejores prácticas de seguridad actuales."

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Una base de datos es una recopilación organizada de información o datos estructurados, que normalmente se almacena de forma electrónica en un sistema informático. Las bases de datos incluyen desde bases de datos relacionales hasta bases de datos en la nube.

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Un sistema gestor de base de datos (SGBD) o Database Management System (DBMS) es un conjunto de programas invisibles para el usuario final con el que se administra y gestiona la información que incluye una base de datos.

Los gestores de datos o gestores de base de datos permiten administrar todo acceso a la base de datos, pues tienen el objetivo de servir de interfaz entre esta, el usuario y las aplicaciones.

Entre sus funciones se encuentran la de permitir a los usuarios de negocio almacenar la información, modificar datos y acceder a los activos de conocimiento de la organización. Asimismo, el gestor de base de datos también se ocupa de realizar consultas y hacer análisis para generar informes.

URL (https://intelequia.com/blog/post/2949/gestor-de-base-de-datos-qu%C3%A9-es-funcionalidades-y-ejemplos#:~:text=Un%20sistema%20gestor%20de%20base%20de%20datos%20(SGBD)%20o%20Database,incluye%20una%20base%20de%20datos.)

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Hoy en día casi ningún ordenador o aplicación web podrían funcionar sin un sistema gestor de base de datos, así que no viene mal habituarse a los conceptos básicos vinculados con este tema.

El sistema de gestión de base de datos subyacente a toda base de datos es tan fundamental como el propio conjunto de los datos, puesto que no sería posible administrarlos sin él.

Qué es un sistema gestor de base de datos:

Un sistema gestor de base de datos (SGBD) o Database Management System (DBMS) es un conjunto de programas invisibles para el usuario final con el que se administra y gestiona la información que incluye una base de datos.

Los gestores de datos o gestores de base de datos permiten administrar todo acceso a la base de datos, pues tienen el objetivo de servir de interfaz entre esta, el usuario y las aplicaciones.

Entre sus funciones se encuentran la de permitir a los usuarios de negocio almacenar la información, modificar datos y acceder a los activos de conocimiento de la organización. Asimismo, el gestor de base de datos también se ocupa de realizar consultas y hacer análisis para generar informes.

Además, los sistemas de gestión de base de datos pueden entenderse como una colección de datos interrelacionados, estructurados y organizados en el ecosistema formado por dicho conjunto de programas que acceden a ellos y facilitan su gestión.

Qué permiten los SGBD:

En pocas palabras, el gestor de base de datos controla cualquier operación ejecutada por el usuario contra la BBDD. Para desarrollar esta función, es normal que se requieran herramientas específicas, como por ejemplo sistemas de búsqueda y de generación de informes, así como distintas aplicaciones. Los gestores de base de datos también permiten lo siguiente:

● Que las interacciones con cualquier base de datos gestionada puedan desarrollarse siempre separadamente a los programas o aplicaciones que los gestionan.

● La manipulación de bases de datos, garantizando su seguridad, integridad y consistencia.

● La definición de bases de datos a diferentes niveles de abstracción.

Tipos de database management system

Respecto a su tipología, los sistemas de gestión de bases de datos se clasifican según el modo en que se organizan los datos almacenados:

Con base en modelos de datos

Con base en la cantidad de usuarios:

Depende de la cantidad de personal que requiera trabajar con las database. Así, el sistema de gestión de base de datos puede usarse para que solo un usuario acceda a la vez o para que admita varios.

Una de sus ventajas es que se puede ser más específico con el tipo de usuario que puede visualizar y hacer movimientos en la base de datos, siempre en función de la privacidad que necesite la empresa.

Con base en su distribución:

Funciones de un gestor de base de datos

Un SGBD permite definir los datos, además de manipularlos, aplicar medidas de seguridad e integridad y recuperarlos o restaurarlos después de producirse algún tipo de fallo. Algunas de las funciones principales de los gestores de bases de datos son las siguientes:

1. Contribuyen a la creación de bases de datos más eficaces y consistentes.

2. Determinan las estructuras de almacenamiento del sistema.

3. Facilitan las búsquedas de datos de cualquier tipo y procedencia a los usuarios de negocio.

4. Ayudan a mantener la integridad de los activos informacionales de la empresa.

5. Introducen cambios en la información, si es requerido.

6. Simplifican los procesos de consulta.

7. Controlan los movimientos que se observan en la base de datos.

Ejemplos de DBMS

En la actualidad hay gestores de bases de datos que cumplen un modelo para acceder a la misma de modo más sencillo, con lenguajes de consulta que permiten generar informes, analizar, garantizar la seguridad y la integridad de los datos.

MySQL es un SGBD que está escrito en C y C++ y, además, está provisto de un analizador sintáctico de SQL basado en Yacc con un tokenizador (escáner léxico) propio. Además, el sistema de gestión de bases de datos se destaca por su amplio soporte de sistemas operativos.

2. Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server es una herramienta para la gestión de bases de datos cuyo principal lenguaje de consulta es Transact-SQL, una aplicación de las normas ANSI/ISO estándar Structured Query Language (SQL).

Algunas de sus características son las siguientes:

● Soporte de transacciones.

● Escalabilidad, estabilidad y seguridad.

● Soporta procedimientos almacenados.

● Incluye un potente entorno gráfico de administración que permite el uso de comandos DDL y DML gráficamente.

● Permite trabajar en modo cliente-servidor, donde la información y datos se alojan en el servidor y las terminales o clientes de la red sólo acceden a la información.

● Permite administrar información de otros servidores de datos.

Microsoft SQL Server es uno de los principales sistemas de gestión de base de datos del mercado, dispone de un amplio abanico de aplicaciones de software destinados a la inteligencia empresarial y analítica de mercado.

Oracle es un database management system utilizado principalmente por las grandes empresas para que puedan controlar y gestionar una gran cantidad de contenidos desde un solo archivo.

Así se consigue minimizar el riesgo de pérdida de información, además de reducir costes. Entre sus acciones se pueden destacar las siguientes: soporte de transacciones, estabilidad y soporte multiplataforma de Windows, Linux, Mac OS X, Unix y BDS.

Las principales características de Oracle son las siguientes:

● Control de acceso, al usar tecnología avanzada que vigila quién accede a los datos.

● Se trata de una herramienta cómoda de utilizar, puesto que es muy intuitiva.

● Gestión segura de la protección de los datos, además de las copias de seguridad.

● Pueden visualizarse los datos de consulta en tablas con el formato de filas y columnas con la vista materializada.

También es posible compartir la información almacenada, que puede consultarse a través de distintas aplicaciones. Otro de sus beneficios es que su lenguaje de diseño (PL/SQL) permite la aplicación de diseños "activos" adaptables a las necesidades de la empresa en un momento determinado.

Un sistema de gestión de base de datos, imprescindible para una empresa

En resumen, un gestor de base de datos da una serie de servicios y lenguajes para la creación, configuración y manipulación de la base de datos, además de mecanismos de respaldo.

Las organizaciones que usan un sistema gestor de base de datos también pueden almacenar una descripción de dichos lenguajes en un diccionario de datos y también asegurar su mantenimiento, proporcionando un acceso controlado a la misma.

En Intelequia sabemos que la gestión, optimización y monitorización de los datos resulta un activo muy importante para cualquier organización. Es por ello, que ponemos a tu disposición un gran pool de profesionales destinados a brindarte asesoramiento y un conjunto de servicios administrados que garanticen la seguridad y disponibilidad sobre la gestión de tus datos e información.
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Gestor de Base de datos: Qué es, Funcionalidades y Ejemplos

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Hoy en día casi ningún ordenador o aplicación web podrían funcionar sin un sistema gestor de base de datos, así que no viene mal habituarse a los conceptos básicos vinculados con este tema. El sistema de gestión de base de datos subyacente a toda base de datos es tan fundamental como el propio conjunto de los datos, puesto que no sería posible administrarlos sin él.

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Sistema jerárquico: basado en un esquema de árbol para organizar los datos representados en tablas (las filas se componen por cada registro y las columnas por cada atributo) relacionados por correspondencias.

Sistema en red: estructura con relaciones complejas, ya que cada registro puede rastrearse desde diferentes caminos.

Sistema relacional: almacena datos en filas y columnas formando tablas conectadas por claves comunes.

Sistema multidimensional: estructura con aspecto de hoja de cálculo donde los datos se almacenan como se ven.

Sistema de objetos: almacena cualquier tipo de dato gráfico, como imagen, audio o texto.

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MongoDB es una base de datos  NoSQL orientado a documentos de código abierto y escrito en C++, de documentos que ofrece una gran escalabilidad y flexibilidad, y un modelo de consultas e indexación avanzado. En lugar de guardar los datos en tablas lo hace en estructuras de datos BSON (similar a JSON) con un esquema dinámico.
Ventajas:

- MongoDB almacena datos en documentos flexibles similares a JSON, por lo que los campos pueden variar entre documentos y la estructura de datos puede cambiarse con el tiempo
- El modelo de documento se asigna a los objetos en el código de su aplicación para facilitar el trabajo con los datos
-Las consultas ad hoc, la indexación y la agregación en tiempo real ofrecen maneras potentes de acceder a los datos y analizarlos
-MongoDB es una base de datos distribuida en su núcleo, por lo que la alta disponibilidad, la escalabilidad horizontal y la distribución geográfica están integradas y son fáciles de usar

URL(https://www.mongodb.com/es/what-is-mongodb)

# data[].attributes.attachment_link.description
MongoDB es una base de datos de documentos que ofrece una gran escalabilidad y flexibilidad, así como un modelo de consultas e indexación avanzado.

# data[].attributes.body
Trabaja con bases de datos relacionales, es decir, utiliza tablas múltiples que se interconectan entre sí para almacenar la información y organizarla correctamente.

1.Aquitectura Cliente y Servidor: MySQL basa su funcionamiento en un modelo cliente y servidor. Es decir, clientes y servidores se comunican entre sí de manera diferenciada para un mejor rendimiento.

2. Procedimientos almacenados. MySQL posee la característica de no procesar las tablas directamente sino que a través de procedimientos almacenados es posible incrementar la eficacia de nuestra implementación.

3. Desencadenantes. MySQL permite además poder automatizar ciertas tareas dentro de nuestra base de datos. En el momento que se produce un evento otro es lanzado para actualizar registros o optimizar su funcionalidad.

4.Transacciones. Una transacción representa la actuación de diversas operaciones en la base de datos como un dispositivo. El sistema de base de registros avala que todos los procedimientos se establezcan correctamente o ninguna de ellas

se puede realizar la siguiente relación de sentencias básicas:

SELECT es usada para consultar datos.

DISTINCT Sirve para eliminar los duplicados de las consultas de datos.

WHERE Es usada incluir las condiciones de los datos que queremos consultar.

AND y OR es usada para incluir 2 o más condiciones a una consulta.

ORDER BY Es usada para ordenar los resultados de una consulta.

INSERT Es usada para insertar datos.

UPDATE Es usada actualizar o modificar datos ya existentes.

DELETE Es usada borrar datos.

URL(https://openwebinars.net/blog/que-es-mysql/)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En programación es prácticamente inevitable trabajar con algún tipo de sistema de gestión de bases de datos. Cualquier programa que imaginemos tarde o temprano necesitará almacenar datos en algún lugar, como mínimo para poder almacenar la lista de usuarios autorizados, sus permisos y propiedades.

MySQL es el sistema de gestión de bases de datos relacional más extendido en la actualidad al estar basada en código abierto. Desarrollado originalmente por MySQL AB, fue adquirida por Sun MicroSystems en 2008 y esta su vez comprada por Oracle Corporation en 2010, la cual ya era dueña de un motor propio InnoDB para MySQL.

MySQL es un sistema de gestión de bases de datos que cuenta con una doble licencia. Por una parte es de código abierto, pero por otra, cuenta con una versión comercial gestionada por la compañía Oracle.

Las versiones Enterprise, diseñadas para aquellas empresas que quieran incorporarlo en productos privativos, incluyen productos o servicios adicionales tales como herramientas de monitorización y asistencia técnica oficial.

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Características de MySQL

MySQL presenta algunas ventajas que lo hacen muy interesante para los desarrolladores. La más evidente es que trabaja con bases de datos relacionales, es decir, utiliza tablas múltiples que se interconectan entre sí para almacenar la información y organizarla correctamente.

Al ser basada en código abierto es fácilmente accesible y la inmensa mayoría de programadores que trabajan en desarrollo web han pasado usar MySQL en alguno de sus proyectos porque al estar ampliamente extendido cuenta además con una ingente comunidad que ofrece soporte a otros usuarios. Pero estas no son las únicas características como veremos a continuación:

1. Arquitectura Cliente y Servidor: MySQL basa su funcionamiento en un modelo cliente y servidor. Es decir, clientes y servidores se comunican entre sí de manera diferenciada para un mejor rendimiento. Cada cliente puede hacer consultas a través del sistema de registro para obtener datos, modificarlos, guardar estos cambios o establecer nuevas tablas de registros, por ejemplo.

2. Compatibilidad con SQL: SQL es un lenguaje generalizado dentro de la industria. Al ser un estándar MySQL ofrece plena compatibilidad por lo que si has trabajado en otro motor de bases de datos no tendrás problemas en migrar a MySQL.

3. Vistas: Desde la versión 5.0 de MySQL se ofrece compatibilidad para poder configurar vistas personalizadas del mismo modo que podemos hacerlo en otras bases de datos SQL. En bases de datos de gran tamaño las vistas se hacen un recurso imprescindible.

4. Procedimientos almacenados. MySQL posee la característica de no procesar las tablas directamente sino que a través de procedimientos almacenados es posible incrementar la eficacia de nuestra implementación.

5. Desencadenantes. MySQL permite además poder automatizar ciertas tareas dentro de nuestra base de datos. En el momento que se produce un evento otro es lanzado para actualizar registros o optimizar su funcionalidad.

6. Transacciones. Una transacción representa la actuación de diversas operaciones en la base de datos como un dispositivo. El sistema de base de registros avala que todos los procedimientos se establezcan correctamente o ninguna de ellas. En caso por ejemplo de una falla de energía, cuando el monitor falla u ocurre algún otro inconveniente, el sistema opta por preservar la integridad de la base de datos resguardando la información.

Ventajas de usar MySQL

Descritas las principales características de MySQL es fácil ver sus ventajas. MySQL es una opción razonable para ser usado en ámbito empresarial. Al estar basado en código abierto permite a pequeñas empresas y desarrolladores disponer de una solución fiable y estandarizada para sus aplicaciones. Por ejemplo, si se cuenta con un listado de clientes, una tienda online con un catálogo de productos o incluso una gran selección de contenidos multimedia disponible, MySQL ayuda a gestionarlo todo debida y ordenadamente.

Historia y versiones de MySQL

La historia de MySQL comienza cuando Michael Widenius, un programador de software, buscaba una solución sencilla que permitiera dar salida a sus proyectos sin recurrir a soluciones de terceros. Al comienzo MySQL carecía de elementos considerados esenciales como la integridad referencial y transacciones pero a pesar de ello atrajo rápidamente a desarrolladores web.

Esto dió lugar a la fundación de la empresa MySQL AB (empresa fundada por David Axmark, Allan Larsson y Michael Widenius) para dar continuidad al proyecto. Posteriormente la empresa fue adquirida por Sun MicroSystems en 2008 quien vió en MySQL una solución para competir con su competidor Oracle quien, curiosamente, acabó por hacerse con la compañía en 2010.

Desde 1995, momento en el que la compañía de software de MySQL AB creó la versión original hasta hoy MySQL ha ido evolucionando incorporando nuevas funciones. En 1999, se lanzó la versión 3.23.0, la primera versión en importancia a la que luego siguieron otras como las versiones 5.0.0, liberada en 2005, y la 5.5.x que fue lanzada en diciembre de 2009.

Principales sentencias de MySQL

MySQL comparte las sentencias del lenguaje SQL. Lo que en la práctica se traduce en una plena compatibilidad. Al ser un elemento muy ligado al backend de cualquier aplicación web, normalmente desarrollada sobre algún lenguaje como PHP, puede ser un poco difícil de ejemplificar pues sería necesario abarcar todo un artículo pero se puede realizar la siguiente relación de sentencias básicas:

SELECT es usada para consultar datos.

DISTINCT Sirve para eliminar los duplicados de las consultas de datos.

WHERE Es usada incluir las condiciones de los datos que queremos consultar.

AND y OR es usada para incluir 2 o más condiciones a una consulta.

ORDER BY Es usada para ordenar los resultados de una consulta.

INSERT Es usada para insertar datos.

UPDATE Es usada actualizar o modificar datos ya existentes.

DELETE Es usada borrar datos.

Por ejemplo y para mostrar cómo funciona su sintaxis lo mejor es ver un ejemplo con SELECT. Es sin duda el comando más versátil del lenguaje SQL.

SELECT * FROM Nombre_Tabla_Vista WHERE Condiciones ORDER BY ListaColumnas [ ASC / DESC ]

Por ejemplo:

SELECT nombre, apellido1, apellido2 FROM personas

Solicitar más información

Ejemplo con Distinct

Al realizar una consulta puede ocurrir que existan valores repetidos para algunas columnas. Por ejemplo

SELECT nombre FROM personas

Esto no es un problema, pero a veces queremos que no se repitan, por ejemplo, si queremos saber los nombre diferentes que hay en la tabla personas", entonces utilizaremos DISTINCT.

SELECT DISTINCT nombre FROM personas

Ejemplo con WHERE

La cláusula WHERE es usada para hacer filtros en las consultas, es decir, seleccionar solamente algunas filas de la tabla que cumplan una determinada condición.

El valor de la condición debe ir entre comillas simples ". Por ejemplo:

Seleccionar las personas cuyo nombre sea EVA

SELECT * FROM personas WHERE nombre = EVA

Ejemplo con AND y OR

Los operadores AND y OR son usados para filtrar resultados con 2 condiciones. Así, el operador AND mostrará los resultados si se cumplan las 2 condiciones.

Condición1 AND condición2

Mientras que el operador OR mostrará los resultados cuando se cumpla alguna de las 2 condiciones.

Condicion1 OR condicion2

Por ejemplo en la tabla personas:

La siguiente sentencia (ejemplo AND) dará el siguiente resultado:

SELECT * FROM personas WHERE nombre = 'EVA' AND apellido1 = 'GARCIA'

Ejemplo con ORDER BY

ORDER BY es usada para ordenar los resultados de una consulta, según el valor de la columna especificada. Por ejemplo:

SELECT nombre, apellido1 FROM personas ORDER BY apellido1 ASC

SELECT nombre, apellido1 FROM personas ORDER BY apellido1 DESC

Ejemplo con INSERT

La sentencia INSERT INTO es usada para insertar nuevas filas en una tabla. Si queremos insertar una nueva fila en la tabla personas, lo podemos hacer con cualquiera de las dos sentencias siguientes:

INSERT INTO personas VALUES ('PEDRO', 'RUIZ', 'GONZALEZ')

INSERT INTO personas (nombre, apellido1, apellido2) VALUES ('PEDRO', 'RUIZ', 'GONZALEZ')

Ejemplo con UPDATE

La sentencia UPDATE es usada para modificar valores en una tabla.

Ejemplo del uso de SQL UPDATE

UPDATE personas SET apellido2 = 'RODRIGUEZ' WHERE nombre = 'ANTONIO' AND apellido1 = 'GARCIA' AND apellido2 = 'BENITO'

Ejemplo con DELETE

La sentencia DELETE es usada para BORRAR valores en una tabla. Por ejemplo:

DELETE FROM personas WHERE nombre = 'LUIS' AND apellido1 = 'LOPEZ' AND apellido2 = 'MATEOS'

¿Quieres aprender más al respecto?

Por supuesto podríamos ofrecer más ejemplos pero las posibilidades son infinitas. En este tipo de casos la máxima debería ser "la práctica hace al maestro" y estoy seguro que a poco que comiences a trabajar con bases de datos o a desarrollar tus primeras aplicaciones en PHP, Java o Javascript comenzarás a familiarizarte con los conceptos básicos y avanzados del tratamiento de datos en MySQL.

Si te apasionan las bases de datos y quieres trabajar en ese campo, nuestra carrera de experto en bases de datos te va permitir alcanzar un nivel profesional en el manejo de las mismas, tanto relacionales como no relacionales.

# data[].attributes.attachment_link.title
Qué es MySQL: Características y ventajas

# data[].attributes.attachment_link.description
En este artículo destacamos las principales características de MySQL, su origen, evolución y ventajas, además de un repaso a sus sentencias básicas.

# data[].attributes.body
Modelo relacional: modelo de organización y gestión de bases de datos consistente en el almacenamiento de datos en tablas compuestas por filas, o tuplas, y columnas o campos
Surge como solución a la creciente variedad de los datos que integran las data warehouses y podemos resumir el concepto como una colección de tablas (relaciones).

El modelo relacional como herramienta de calidad de datos es clave para la organización y el CIO porque de él dependen diferentes factores para facilitar o dificultar este ciclo.

# data[].attributes.headline
Bases de datos relacionales y no relacionales

# data[].attributes.subject
Bases de datos relacionales y no relacionales

# data[].attributes.body
Se basan en la organización de la información en partes pequeñas que se integran mediante identificadores; a diferencia de las bases de datos no relacionales que, como su nombre lo indica, no tienen un identificador que sirva para relacionar dos o más conjuntos de datos.

Las Bases de datos relacionales son más robustas, es decir, tienen mayor capacidad de almacenamiento, y son menos vulnerables ante fallas, estas son sus principales características.

las bases de datos no relacionales son más robustas, es decir, tienen mayor capacidad de almacenamiento, y son menos vulnerables ante fallas, estas son sus principales características.  Es muy útil cuando no tenemos un esquema exacto de lo que se va a almacenar.

Url (https://www.pragma.com.co/academia/lecciones/bases-de-datos-relacionales-vs.-no-relacionales#:~:text=Las%20bases%20de%20datos%20relacionales%20se%20basan%20en%20la%20organizaci%C3%B3n,o%20m%C3%A1s%20conjuntos%20de%20datos)

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Es muy común que los desarrolladores de software estemos en la situación de elegir entre bases de datos relacionales y no relacionales. No es para verlo como un dilema o pensar que dependiendo de la decisión vamos a fracasar, en realidad con cualquiera de las dos opciones, es posible construir nuestro sistema, dependiendo de lo que queramos.

Entonces surgen diferentes interrogantes: ¿Es importante saber las diferencias entre ambas bases de datos? ¿Cuál deberíamos usar en cada caso? Estas son preguntas bastante interesantes, puesto que un buen diseño de la base de datos es un factor de alta influencia con respecto a la calidad del proyecto. Dependiendo de la naturaleza de éste, se debe elegir la base de datos, ya que las dos tienen diferentes características. Lee: 3 tipos de análisis de datos para mejorar la toma de decisiones

Para conocer un poco de historia, las bases de datos relacionales se comenzaron a utilizar en los años 80; a diferencia de las no relacionales que se están empezando a usar y tuvieron un importante crecimiento entre 2012 y 2015. Sin embargo, hoy sigue siendo más popular la primera opción.

Bases de Datos relacionales

Son una colección de elementos de datos organizados en un conjunto de tablas formalmente descritas, desde donde se puede acceder a los datos o volver a montarlos de muchas maneras diferentes sin tener que reorganizar las tablas de la base. La interfaz estándar de programa de usuario y aplicación a una base de datos relacional, es el Lenguaje de Consultas Estructuradas (SQL). Los comando SQL se utilizan tanto para consultas interactivas como para obtener información de una base de datos relacional y la recopilación de datos para informes.

Las bases de datos relacionales se basan en la organización de la información en partes pequeñas que se integran mediante identificadores; a diferencia de las bases de datos no relacionales que, como su nombre lo indica, no tienen un identificador que sirva para relacionar dos o más conjuntos de datos. Además son más robustas, es decir, tienen mayor capacidad de almacenamiento, y son menos vulnerables ante fallas, estas son sus principales características.

Bases de datos no relacionales

Están diseñadas específicamente para modelos de datos específicos y tienen esquemas flexibles para crear aplicaciones modernas. Son ampliamente reconocidas porque son fáciles de desarrollar, tanto en funcionalidad como en rendimiento a escala. Usan una variedad de modelos de datos, que incluyen documentos, gráficos, clave-valor, en-memoria y búsqueda.

Las bases de datos no relacionales (NoSQL) son las que, a diferencia de las relacionales, no tienen un identificador que sirva de relación entre un conjunto de datos y otros. Como veremos, la información se organiza normalmente mediante documentos y es muy útil cuando no tenemos un esquema exacto de lo que se va a almacenar.

Con relación a formatos, la información de una base de datos puede ser almacenada en tablas o documentos. Cuando los datos son organizados en un archivo de Excel, es en formato tabla, pero cuando simplemente son datos escritos como cartas, fórmulas o recetas, son datos en formato documento. Esto aplica para los dos tipos de bases de datos.

Habitualmente los datos almacenados en tablas son bases de datos relacionales, porque existe la posibilidad de enlazar los datos de una tabla con los de otra y los datos almacenados en documentos son no relacionales, aunque no siempre tiene que ser así. Por ejemplo, los datos de una tabla pueden ser transcritos a un documento, todo depende del punto de vista y la necesidad del problema que se vaya enfrentar.

Para ilustrar una de las diferencias entre bases de datos SQL y NOSQL, vamos a dar un ejemplo. Imaginemos por un momento una ciudad como Medellín (Colombia), donde todas las personas hablan el mismo idioma, por tanto es la única forma de que todos los residentes se comuniquen e interactúen. Si se cambia ese idioma se perjudican todos los residentes.

Las bases de datos relacionales utilizan un lenguaje de consulta estructurado para la manipulación de datos, estas se conforman por filas, columnas y registros y se almacenan por tablas. Para manipular los datos en SQL, se requiere primero determinar la estructura de estos, si se cambia la estructura de uno de los datos, puede perjudicar todo el sistema, ya que las tablas están relacionadas.

Ahora imaginemos otra ciudad como Bogotá (Colombia) y pensemos hipotéticamente que en cada uno de los hogares se habla un idioma diferente, todos interactúan distinto y no hay entendimiento entre todos, pero nadie afecta a nadie. Las bases de datos no relacionales tienen un esquema dinámico, no se requiere la estructura de los datos para su manipulación. Los datos se pueden almacenar de cualquier manera, columnas, documentos, gráficos, etc, y cada documento puede tener su propia estructura, sin afectar los demás, puede agregar más campos a medida que se avanza. Están conformadas por documentos, campos y datos del documento, además, se almacenan por colecciones.

¿Entonces cuándo utilizar SQL o NOSQL?

Para ilustrar una de las diferencias entre bases de datos SQL y NOSQL, vamos a dar un ejemplo. Imaginemos por un momento una ciudad como Medellín (Colombia), donde todas las personas hablan el mismo idioma, por tanto es la única forma de que todos los residentes se comuniquen e interactúen. Si se cambia ese idioma se perjudican todos los residentes.

Las bases de datos relacionales utilizan un lenguaje de consulta estructurado para la manipulación de datos, estas se conforman por filas, columnas y registros y se almacenan por tablas. Para manipular los datos en SQL, se requiere primero determinar la estructura de estos, si se cambia la estructura de uno de los datos, puede perjudicar todo el sistema, ya que las tablas están relacionadas.

Ahora imaginemos otra ciudad como Bogotá (Colombia) y pensemos hipotéticamente que en cada uno de los hogares se habla un idioma diferente, todos interactúan distinto y no hay entendimiento entre todos, pero nadie afecta a nadie. Las bases de datos no relacionales tienen un esquema dinámico, no se requiere la estructura de los datos para su manipulación. Los datos se pueden almacenar de cualquier manera, columnas, documentos, gráficos, etc, y cada documento puede tener su propia estructura, sin afectar los demás, puede agregar más campos a medida que se avanza. Están conformadas por documentos, campos y datos del documento, además, se almacenan por colecciones.

¿Cuándo utilizar SQL o NOSQL?

Tanto SQL como NoSQL son tipos de bases de datos recomendadas para utilizar a la hora de comenzar con tus proyectos, cada una de ellas con ventajas y desventajas.

Por ejemplo los sistemas contables, o de inventario, son sistemas que requieren transacciones de varias filas, para este tipo de trabajos la mejor opción son las bases de datos SQL (MySq). Si los sistemas son de gestión de contenido, aplicaciones móviles, sistemas de análisis en tiempo real, bases de datos con un crecimiento rápido, con un esquema descentralizado, la mejor opción son bases de datos NOSQL (MongoDB).

Algunas de las ventajas de SQL: mayor soporte y más variedad de herramientas debido a que lleva más tiempo en el mercado, es útil para manejar y obtener los datos, permite agregar otros servidores de SQL, por ejemplo una persona puede acceder a la base de datos de otra.

Como desventajas de SQL están: No es flexible (antes de ingresar los objetos, deben estar correctamente validados), mientras más compleja sea la base de datos, requiere mayor procesamiento y eso se puede ver reflejado en el rendimiento y consumo de recursos.

Ahora, conozcamos algunas de las ventajas de las bases de datos NOSQL: permite una alta escalabilidad (ayuda a reducir la carga de trabajo), flexible a diferentes tipos de datos, los datos deben cumplir con el tipo de dato definido, y algunas desventajas: la integridad de los datos se afecta por el poco soporte, menos seguridad al ejecutar consultas, no existe estandarización, en la mayoría de los casos son poco compatibles con las bases de datos SQL, casi todo su mantenimiento se debe realizar por consola debido a que existen pocas herramientas.

Muchas personas piensan que deben migrar sus bases de datos a tecnologías NOSQL ya que es lo "nuevo", pero es un pensamiento errado. NOSQL no es el reemplazo de SQL, simplemente es un modelo diferente que ofrece ventajas y soluciones a problemas que poseen las bases de datos relacionales.

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Bases de datos relacionales vs. no relacionales

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Es muy común que los desarrolladores de software estemos en la situación de elegir entre bases de datos relacionales y no relacionales. No es para verlo como un dilema o pensar que dependiendo de la decisión vamos a fracasar, en realidad con cualquiera de las dos opciones, es posible construir nuestro sistema, dependiendo de lo que queramos.

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Las sentencias DDL se utilizan para describir una base de datos, para definir su estructura, para crear sus objetos y para crear los subobjetos de la tabla.

Creación de tablas (mandato CREATE)

Modificación de la estructura de una tabla (mandato ALTER) sin suprimirla y volver a crearla, como añadir columnas, eliminar columnas o cambiar definiciones de columna (por ejemplo, longitud o los valores predeterminados)

Eliminación de objetos (como tablas) de la base de datos (mandato DROP)

Particionado de tablas (mandato PARTITION)

URL(https://www.ibm.com/docs/es/idr/11.3.3?topic=console-replicating-data-definition-language-ddl-changes)

# data[].attributes.attachment_link.description
SQL statements are divided into two categories: Data Definition Language (DDL) and Data Manipulation Language (DML). DDL statements are used to describe a database, to define its structure, to create its objects and to create the table’s sub-objects.

# data[].attributes.headline
Pasos para crear el modelo de entidad-relación

# data[].attributes.subject
Pasos para crear el modelo de entidad-relación

# data[].attributes.body
Más allá de estas dificultades, existen varios pasos que permiten al CIO construir un modelo relacional útil para la calidad de los datos y definir un proceso secuencial donde cada paso determina el éxito del siguiente. En particular, definimos dos fases principales del modelo relacional:

1.Base de datos de inicio
a. Recopilación de toda la información del cliente:
Esta es una parte muy importante porque al final del día, es quien solicita nuestros servicios. Las entrevistas deben realizarse tantas veces como sea necesario.

b. Diseño
Contiene las entidades, atributos y relaciones definidas en los requisitos recopilados en el primer paso del diagrama de captura.

c. Convierta el esquema
En un modelo relacional basado en relaciones y tablas.

d. Tomar decisiones
Sobre qué sistema de gestión de bases de datos (DBMS) utilizar. Algunos de los más utilizados son Oracle y MySQL.
Implementación del modelo relacional en el programa de control de base de datos, es decir. el modelo fisico

Segunda Fase: Elementos del modelo entidad-relación
Ocurre luego de que hemos recopilado toda la información del cliente. Los elementos principales de un modelo entidad-relacional son entidades, relaciones, atributos y cardinalidades.

Las diferentes entidades (objetos  de bases de datos o temas sobre los que queremos almacenar información) tienen atributos, es decir, propiedades y características, y las entidades están relacionadas entre sí. También se pueden introducir entidades débiles cuya existencia está relacionada con otra entidad (fuerte).

Un atributo de entidad o un conjunto de atributos  puede ser una clave principal, que se define como un atributo que identifica de forma única una entrada en una tabla. Por ejemplo, el DNI del registro del alumno, del que también almacenamos otros atributos de datos, como el nombre, los apellidos, el número de teléfono  y el curso en el que está matriculado.
Finalmente, se declara la cardinalidad, que consiste en la pertenencia entre las entidades.

URL(https://www.ilerna.es/blog/informatica-comunicacion/modelo-entidad-relacion-base-de-datos/#Paso_de_entidad-relacion_a_modelo_relacional)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Seguro que si estás estudiando una FP de informática o trabajas en bases de datos, los modelos entidad-relación y relacional te son muy familiares. Se trata de dos maneras distintas de plasmar la información y organizar los datos que forman parte de una base de datos. De hecho, son diferentes fases a la hora de crear una base de datos, como veremos en este artículo.

Fases para crear una base de datos de inicio

A nivel teórico, los pasos a seguir a la hora de crear una base de datos son los siguientes:

1. Recopilación de toda la información del cliente para saber sus necesidades. Es una parte muy importante, porque al fin y al cabo es quién solicita nuestros servicios. Se deben realizar tantas entrevistas como sean necesarias.

2. Diseño del modelo entidad-relación (modelo conceptual). Consiste en plasmar en un diagrama las entidades, atributos y relaciones definidos en los requerimientos recogidos en la primera fase.

3. Transformación de este diagrama en el modelo relacional, basado en relaciones y tablas.

4. Toma de decisión sobre qué Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD) utilizaremos. Algunos de los más utilizados son Oracle y MySQL.

5. Implementación del modelo relacional en el programa que gestiona la base de datos, es decir, el modelo físico.

Elementos del modelo entidad-relación

El diseño del modelo entidad-relación, como hemos visto, corresponde a la segunda fase de la creación de una base de datos, que se realiza una vez hemos recopilado toda la información por parte del cliente. Los elementos básicos de un modelo entidad-relación son las entidades, las relaciones, los atributos y las cardinalidades.

Esquema simple de una relación entre dos entidades y sus cardinalidades.

Las diferentes entidades (objetos o sujetos de la base de datos de los que queremos almacenar información) tienen atributos -es decir, propiedades y características-, y las entidades se relacionan entre ellas. También se pueden representar entidades débiles, cuya existencia está ligada a otra entidad (fuerte).

Un atributo o un conjunto de atributos de una entidad puede ser clave primaria, entendida como una propiedad que identifica de forma única un registro de una tabla. Por ejemplo, el DNI en el registro de un alumno, del que también guardamos otra información -atributos- como el nombre, los apellidos, el teléfono de contacto y la carrera en la cual se ha matriculado.

Por último, se indica la cardinalidad, consistente en la participación que hay entre las entidades.

Ejemplo de entidad-relación

Aquí vemos un ejemplo de cómo quedaría plasmado gráficamente esta base de datos en que las entidades son autor, libro, ejemplar y usuario:

Ejemplo de la representación de un modelo entidad-relación.

Como vemos en el diagrama, las entidades se ilustran con un rectángulo (en el caso que hubiera una entidad débil, se representa con un doble rectángulo). Por su parte, las relaciones suelen ser un verbo, se representan con un rombo y vinculan las entidades, mientras que en óvalos se representan los atributos y se subrayan aquellos que son clave primaria (en el ejemplo, las claves primarias son los códigos de cada entidad).

Respecto a las cardinalidades, para poner un ejemplo ilustrativo entre las entidades autor y libro, un autor escribe como mínimo un libro y como máximo varios libros (1,n) y, por su parte, un libro puede ser escrito por un autor o por varios (1,n). La cardinalidad general de la relación autor - escribe - libro es M:N (de muchos a muchos, ya que se cogen los valores máximos de las cardinalidades particulares de autor y libro).

Hay otras maneras aceptadas para representar un diagrama y los diferentes elementos.

Paso de entidad-relación a modelo relacional

Y llegados a este punto, queremos pasar una base de datos del modelo entidad-relación al modelo relacional. ¿Cómo lo hacemos? Primero tenemos que definir qué es el modelo relacional.

Se trata de la representación de la base de datos en tablas, donde cada fila se le denomina tupla y donde cada columna contiene un atributo distinto. El paso del modelo entidad-relación al modelo relacional varía en función de la cardinalidad general de las relaciones. Lo veremos más detenidamente en otro post.

El modelo Entidad-Relación lo estudiarás en las FP de Desarrollo de Aplicaciones Web y Multiplataforma.

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El modelo Entidad-Relación: el esquema de una base de datos

# data[].attributes.attachment_link.description
Seguro que si estás estudiando una FP de informática o trabajas en bases de datos, los modelos entidad-relación y relacional te son muy familiares. Se trata de dos maneras distintas de plasmar la información y organizar los datos que forman parte de una base de datos.

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Se usa para cambiar la estructura de una tabla existente. Con esta instrucción podemos agregar nuevas columnas, eliminar columnas. Recuerde que cuando elimine una columna, todos los datos almacenados en ella se perderán.
También nos permite crear nuevas restricciones o eliminar las existentes. La sintaxis puede parecer un poco complicada, pero conocer el significado de las palabras reservadas hace que la declaración sea bastante clara: DD (añade), ALTER (modifica), DROP (elimina), COLUMN (columna), CONSTRAINT (restricción).

Ejemplo

ALTER TABLE tab1 ADD COLUMN col3 integer NOT NULL CONSTRAINT c1 UNIQUE

Con este ejemplo estamos añadiendo a la tabla tab1 una columna llamada col3 de tipo entero, requerida (no admite nulos) y con un índice sin duplicados llamado c1.

Cuando añadimos una columna lo mínimo que se puede poner sería:

ALTER TABLE tab1 ADD col3 integer

En este caso la nueva columna admite valores nulos y duplicados.

URL(https://www.aulaclic.es/sql/t_8_3.htm)

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Es una base de datos global basada en la nube completamente administrada de MongoDB que combina un modelo de datos similar a JSON, búsqueda e indexación avanzadas y escalabilidad flexible mientras automatiza tareas administrativas que consumen mucho tiempo.

“Conjunto integrado de servicios de datos y bases de datos en la cloud para acelerar y simplificar la forma de desarrollar con datos” (MongoDB Atlas, 2023).

Pasos para crear una cuenta:

Log In:

1. Crea tu cuenta en MongoDB Atlas.

2. Llenar el formulario con tu información y haz clic en Sign up

Crear un Cluster:

1. Llenar los campos nombre de la organización, nombre del proyecto, selecciona JavasScript como lenguaje de programación preferido y haz clic en el botón verde para continuar.

2. Clic en el botón Crear un Cluster debajo de clusters compartidos. Esta debe ser la única opción libre.

3. En la sección Proveedor de la nube y región, deja la opción por defecto (Normalmente es AWS).

4. La sección Nivel de Cluster, deja la opción por defecto, M0 Sandbox (Shared RAM 512 MB Storage).

5. En la sección de Nombre del Cluster, puedes seleccionar el nombre del cluster, o dejar por defecto, Cluster 0.

6. Clic en el botón verde Create Cluster en la parte superior de la pantalla.

7. Se observa un mensaje Your cluster is being created. New clusters take 1-3 minutes to provision Tu cluster ha sido creado. Los nuevos clusters toman entre 1-3 minutos para ser aprovisionados. Espera hasta que el cluster sea creado para ir al siguiente paso.

Crear un nuevo usuario para la base de datos:

1. En la parte izquierda de la pantalla, clic en Acceso a la base de datos.

2. Clic en el botón verde Agregar un nuevo usuario a la base de datos.

3. En la modal, ingresar un nuevo usuario y contraseña.

4. En la sección Privilegios del usuario. deja las opciones por defecto, Leer y escribir en cualquier base de datos.

5. Clic en el botón Agregar usuario para crear tu nuevo usuario.

Permitir conexión desde cualquier IP

1. En la parte izquierda de la pantalla, clic en Acceso de red.

2. Clic en el botón verde Añadir dirección IP.

3. En la modal, click en el botón Permitir conexión desde cualquier lugar. Debes ver 0.0.0.0/0 en la lista de accesos.

4. Clic en el botón Confirmar.

Conectar al Cluster

1. Clic en el botón verde

2. Empezar en la parte inferior izquierda de tu pantalla y ahora deberías ver el paso final, conectarse al cluster, clic en él.

3. En la parte izquierda de la pantalla, clic en Clusters.

4. Clic en el botón Conectar a tu cluster.

5. En la modal, clic en Conecta tu aplicación.

6. Debes poder ver el URI, lo que debes usar para conectar tu base de datos y tiene la estructura: mongodb+srv://<username>:<password>@<cluster-name>.mongodb.net/<db-name>?retryWrites=true&w=majority.

7. Clic en el botón Copiar tu URI al portapapeles.

8. Los campos <username>, <cluster-name> y <db-name> de la URI ya están completados para ti. Todo lo que necesitas hacer es reemplazar el campo <password> con el creado en el paso anterior.

Referencias:

https://www.mongodb.com/es/atlas

https://www.freecodecamp.org/espanol/news/tutorial-de-mongodb-atlas-como-empezar/

# data[].attributes.body
Elimina todas las filas de una tabla sin realizar un análisis de la tabla: esta operación es una alternativa más rápida a una operación DELETE no calificada. Para ejecutar un comando TRUNCATE debe ser el propietario de la tabla o un superusuario.

TRUNCATE es mucho más eficiente que DELETE y no requiere VACUUM ni ANALYZE. No obstante, tenga en cuenta que TRUNCATE confirma la transacción en la que se ejecuta.

TRUNCATE [ TABLE ] table_name

truncate category;

begin;

truncate date;

rollback;

select count(*) from date;
count
-------
0
(1 row)

# data[].attributes.body
Nunca necesitamos especificar cuál es la estructura de nuestros documentos de colección, lo que se denomina "sin esquema": MongoDB no necesita definir la estructura a nivel de colección, y la clave puede contener diferentes valores. documentos.

Esta versatilidad es beneficiosa en un entorno de desarrollo ágil porque agregar una clave a un documento no significa cambiar todos los documentos de la colección, lo que acelera la implementación de cambios. Sin embargo, la desnormalización de claves en un documento de ensamblaje puede provocar un comportamiento inesperado de la aplicación, por lo que la estructura subyacente y las políticas que rigen sus cambios deben definirse en el documento.

# data[].attributes.attachment_link.title
Schemaless y la flexibilidad de los esquemas en MongoDB - Asesoftware

# data[].attributes.attachment_link.description
Entienda y conozca sobre el significado Schemaless y cómo se puede tener control sobre los datos en bases de datos como MongoDB

# data[].attributes.body
Elimina un objeto. Todos los objetos que  directa o indirectamente dependen de este objeto se eliminan o deshabilitan. Cuando se elimina un elemento, su descripción se elimina de la lista y se eliminan todos los paquetes que hacen referencia al elemento.

El comando destruye automáticamente los índices y restricciones de la tabla así como los comentarios. Por el contrario, el comando no elimina los sinónimos.

# data[].attributes.headline
¿Cuál es la metodología más recomendada para el modelamiento de datos en mongodb?

# data[].attributes.subject
¿Cuál es la metodología más recomendada para el modelamiento de datos en mongodb?

# data[].attributes.body
En mongoDB existen varios tipos de modelamiento de datos, pero la metodología más recomendada para modelar los datos en Mongodb es el diseño de esquemas basados en la aplicación y las consultas que se van a realizar. Es importante tener en cuenta la estructura y la relación entre los documentos, y utilizar técnicas como la desnormalización para optimizar el rendimiento de las consultas.

El diseño de esquemas basado en la aplicación es la metodología más recomendada para modelar los datos en Mongodb. Esto significa que el esquema se diseña teniendo en cuenta las necesidades y requisitos de la aplicación, en lugar de seguir un proceso riguroso de normalización.

Aspectos clave a considerar:

1. Consultas frecuentes: El esquema debe ser diseñado para optimizar las consultas frecuentes que se realizarán en la aplicación. Por ejemplo, es importante tener en cuenta los índices que se deben crear para apoyar estas consultas.

2. Datos estructurados y no estructurados: Mongodb admite la almacenación de datos estructurados y no estructurados en un solo documento, lo que lo hace muy flexible para el modelamiento de datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta cómo los datos estructurados y no estructurados interactúan entre sí al diseñar el esquema.

3. Referencias y anidación: Mongodb permite la anidación de documentos y la creación de referencias a otros documentos, lo que permite modelar relaciones complejas entre los datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta cómo estas relaciones afectarán el rendimiento de las consultas y el tamaño de los documentos.

4. Consistencia de datos: Al diseñar el esquema, es importante considerar la consistencia de los datos y cómo se manejarán los casos de conflicto de datos.

En resumen, el diseño de esquemas basado en la aplicación en Mongodb se enfoca en la optimización del rendimiento de las consultas y la flexibilidad para modelar los datos de acuerdo a las necesidades de la aplicación.

# data[].attributes.headline
¿Cuáles son los tipos de validaciones que podemos encontrar en MongoDB? 

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¿Cuáles son los tipos de validaciones que podemos encontrar en MongoDB? 

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En MongoDB, hay varios tipos de validaciones que se pueden aplicar a los datos para asegurar su integridad y consistencia. Algunos de los tipos de validaciones más comunes son:

1. Validación de tipos de datos: se pueden establecer restricciones en el esquema para asegurarse de que los valores sean del tipo correcto (por ejemplo, número, cadena, fecha, etc.).

2. Validación de longitud: se pueden establecer restricciones en el esquema para asegurarse de que los valores tengan la longitud correcta (por ejemplo, una dirección de correo electrónico debe tener una longitud máxima).

3. Validación de valores únicos: se pueden establecer restricciones en el esquema para asegurarse de que los valores sean únicos en una colección (por ejemplo, no se permiten dos usuarios con el mismo nombre de usuario).

4. Validación de valores mínimos y máximos: se pueden establecer restricciones en el esquema para asegurarse de que los valores cumplan con un rango determinado (por ejemplo, una edad debe ser mayor de 18 años).

5. Validación de expresiones regulares: se pueden establecer restricciones en el esquema para asegurarse de que los valores cumplan con un patrón determinado (por ejemplo, una dirección de correo electrónico debe tener un formato válido).

Estas son algunas de las validaciones más comunes que se pueden aplicar en MongoDB. Cabe destacar que, a diferencia de otros sistemas de base de datos relacionales, MongoDB no tiene un sistema de restricciones integrado y las validaciones se deben implementar desde el código con el que se está trabajando la DB.

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¿Qué diferencias hay entre embeber y referenciar en MongoDB?

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¿Qué diferencias hay entre embeber y referenciar en MongoDB?

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En MongoDB, existen dos maneras de representar relaciones entre documentos: la embedding (incrustación) y la referencing (referenciación).

1. Embedding: En la embedding, los documentos relacionados se incluyen dentro del mismo documento. Por ejemplo, si tienes una colección de usuarios y quieres incluir información sobre los pedidos que han realizado, puedes embeber la información de los pedidos dentro de cada documento de usuario. Esto facilita las consultas, ya que todos los datos están contenidos en un solo documento.

2. Referencing: En la referencing, los documentos relacionados se representan mediante una referencia o una ID que apunta a otro documento. Por ejemplo, si tienes una colección de usuarios y una colección de pedidos, puedes almacenar una referencia a cada pedido en el documento correspondiente del usuario. Esto te permite manejar relaciones más complejas y reducir la redundancia de datos.

En general, la elección entre embeber y referenciar dependerá de los requisitos de consulta y de la cantidad de datos relacionados. La embedding es adecuada para relaciones simples y para situaciones en las que los datos relacionados se utilizan con frecuencia juntos. La referencing es adecuada para relaciones más complejas y para situaciones en las que los datos relacionados se utilizan con menor frecuencia juntos.

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Una base de datos MongoDB es un conjunto de colecciones en las que MongoDB usa el formato JSON para representar datos en un "documento". El documento trata sobre una forma de encapsular y codificar datos. Una colección es una lista de objetos creados a partir de la misma clase de objeto y que tienen el mismo padre.

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este comando se utiliza para indicar que una tabla se va a crear, seguidamente especificamos el nombre de la tabla.

Los paréntesis () indican que dentro de ellas se agregaran las columnas de la tabla indicando el inicio y fin de la estructura, las columnas van con la siguiente estructura:

Resumen de propiedades de las columnas de tablas

Permitir valores NULL: Por defecto si no se epecifica NOT NULL, la columna podrá soportar nulos.
Primary Key: Indica si la columna será la llave primaria de la tabla.
Unique: Indica que la columna permitirá valores únicos, no se puede repetir un mismo valor en varias filas (row).
Default: Se indica el valor default que tendrá la columna cuando en la inserción no este contemplado este campo.
Identity: La columna será auto incrementable por defecto inicia en 1.
Description: Una breve descripción a la columna.

El script anterior nos permite crear una tabla llamada “Alumnos” con cinco columnas: la primera será de tipo int, auto incrementable y será la llave primaria de la tabla, por tanto, no acepta valores nulos; las demás columnas dos aceptan valores nulos y dos no aceptan valores nulos. Para cada columna se especifica el nombre, tipo de dato y la longitud que hace referencia a la cantidad máxima de caracteres que pueden ingresarse.

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1. MySQL

MySQL es un SGBD que está escrito en C y C++ y, además, está provisto de un analizador sintáctico de SQL basado en Yacc con un tokenizador (escáner léxico) propio. Además, el sistema de gestión de bases de datos se destaca por su amplio soporte de sistemas operativos.

2. Microsoft SQL Server es una herramienta para la gestión de bases de datos cuyo principal lenguaje de consulta es Transact-SQL, una aplicación de las normas ANSI/ISO estándar Structured Query Language (SQL).

Algunas de sus características son las siguientes:

●     Soporte de transacciones.

●     Escalabilidad, estabilidad y seguridad.

●     Soporta procedimientos almacenados.

●     Incluye un potente entorno gráfico de administración que permite el uso de comandos DDL y DML gráficamente.

●     Permite trabajar en modo cliente-servidor, donde la información y datos se alojan en el servidor y las terminales o clientes de la red sólo acceden a la información.

●     Permite administrar información de otros servidores de datos.

Microsoft SQL Server es uno de los principales sistemas de gestión de base de datos del mercado, dispone de un amplio abanico de aplicaciones de software destinados a la inteligencia empresarial y analítica de mercado.

3. Oracle

Oracle es un database management system utilizado principalmente por las grandes empresas para que puedan controlar y gestionar una gran cantidad de contenidos desde un solo archivo.

Así se consigue minimizar el riesgo de pérdida de información, además de reducir costes.

Las principales características de Oracle son las siguientes:

●     Control de acceso, al usar tecnología avanzada que vigila quién accede a los datos.

●     Se trata de una herramienta cómoda de utilizar, puesto que es muy intuitiva.

●     Gestión segura de la protección de los datos, además de las copias de seguridad.

●     Pueden visualizarse los datos de consulta en tablas con el formato de filas y columnas con la vista materializada.

(URL: https://intelequia.com/blog/post/2949/gestor-de-base-de-datos-qu%C3%A9-es-funcionalidades-y-ejemplos#:~:text=Un%20sistema%20gestor%20de%20base%20de%20datos%20(SGBD)%20o%20Database,incluye%20una%20base%20de%20datos.)

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Hoy en día casi ningún ordenador o aplicación web podrían funcionar sin un sistema gestor de base de datos, así que no viene mal habituarse a los conceptos básicos vinculados con este tema.

El sistema de gestión de base de datos subyacente a toda base de datos es tan fundamental como el propio conjunto de los datos, puesto que no sería posible administrarlos sin él.

Qué es un sistema gestor de base de datos:

Un sistema gestor de base de datos (SGBD) o Database Management System (DBMS) es un conjunto de programas invisibles para el usuario final con el que se administra y gestiona la información que incluye una base de datos.

Los gestores de datos o gestores de base de datos permiten administrar todo acceso a la base de datos, pues tienen el objetivo de servir de interfaz entre esta, el usuario y las aplicaciones.

Entre sus funciones se encuentran la de permitir a los usuarios de negocio almacenar la información, modificar datos y acceder a los activos de conocimiento de la organización. Asimismo, el gestor de base de datos también se ocupa de realizar consultas y hacer análisis para generar informes.

Además, los sistemas de gestión de base de datos pueden entenderse como una colección de datos interrelacionados, estructurados y organizados en el ecosistema formado por dicho conjunto de programas que acceden a ellos y facilitan su gestión.

Qué permiten los SGBD:

En pocas palabras, el gestor de base de datos controla cualquier operación ejecutada por el usuario contra la BBDD. Para desarrollar esta función, es normal que se requieran herramientas específicas, como por ejemplo sistemas de búsqueda y de generación de informes, así como distintas aplicaciones. Los gestores de base de datos también permiten lo siguiente:

● Que las interacciones con cualquier base de datos gestionada puedan desarrollarse siempre separadamente a los programas o aplicaciones que los gestionan.

● La manipulación de bases de datos, garantizando su seguridad, integridad y consistencia.

● La definición de bases de datos a diferentes niveles de abstracción.

Tipos de database management system

Respecto a su tipología, los sistemas de gestión de bases de datos se clasifican según el modo en que se organizan los datos almacenados:

Con base en modelos de datos

Con base en la cantidad de usuarios:

Depende de la cantidad de personal que requiera trabajar con las database. Así, el sistema de gestión de base de datos puede usarse para que solo un usuario acceda a la vez o para que admita varios.

Una de sus ventajas es que se puede ser más específico con el tipo de usuario que puede visualizar y hacer movimientos en la base de datos, siempre en función de la privacidad que necesite la empresa.

Con base en su distribución:

Funciones de un gestor de base de datos

Un SGBD permite definir los datos, además de manipularlos, aplicar medidas de seguridad e integridad y recuperarlos o restaurarlos después de producirse algún tipo de fallo. Algunas de las funciones principales de los gestores de bases de datos son las siguientes:

1. Contribuyen a la creación de bases de datos más eficaces y consistentes.

2. Determinan las estructuras de almacenamiento del sistema.

3. Facilitan las búsquedas de datos de cualquier tipo y procedencia a los usuarios de negocio.

4. Ayudan a mantener la integridad de los activos informacionales de la empresa.

5. Introducen cambios en la información, si es requerido.

6. Simplifican los procesos de consulta.

7. Controlan los movimientos que se observan en la base de datos.

Ejemplos de DBMS

En la actualidad hay gestores de bases de datos que cumplen un modelo para acceder a la misma de modo más sencillo, con lenguajes de consulta que permiten generar informes, analizar, garantizar la seguridad y la integridad de los datos.

MySQL es un SGBD que está escrito en C y C++ y, además, está provisto de un analizador sintáctico de SQL basado en Yacc con un tokenizador (escáner léxico) propio. Además, el sistema de gestión de bases de datos se destaca por su amplio soporte de sistemas operativos.

2. Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server es una herramienta para la gestión de bases de datos cuyo principal lenguaje de consulta es Transact-SQL, una aplicación de las normas ANSI/ISO estándar Structured Query Language (SQL).

Algunas de sus características son las siguientes:

● Soporte de transacciones.

● Escalabilidad, estabilidad y seguridad.

● Soporta procedimientos almacenados.

● Incluye un potente entorno gráfico de administración que permite el uso de comandos DDL y DML gráficamente.

● Permite trabajar en modo cliente-servidor, donde la información y datos se alojan en el servidor y las terminales o clientes de la red sólo acceden a la información.

● Permite administrar información de otros servidores de datos.

Microsoft SQL Server es uno de los principales sistemas de gestión de base de datos del mercado, dispone de un amplio abanico de aplicaciones de software destinados a la inteligencia empresarial y analítica de mercado.

Oracle es un database management system utilizado principalmente por las grandes empresas para que puedan controlar y gestionar una gran cantidad de contenidos desde un solo archivo.

Así se consigue minimizar el riesgo de pérdida de información, además de reducir costes. Entre sus acciones se pueden destacar las siguientes: soporte de transacciones, estabilidad y soporte multiplataforma de Windows, Linux, Mac OS X, Unix y BDS.

Las principales características de Oracle son las siguientes:

● Control de acceso, al usar tecnología avanzada que vigila quién accede a los datos.

● Se trata de una herramienta cómoda de utilizar, puesto que es muy intuitiva.

● Gestión segura de la protección de los datos, además de las copias de seguridad.

● Pueden visualizarse los datos de consulta en tablas con el formato de filas y columnas con la vista materializada.

También es posible compartir la información almacenada, que puede consultarse a través de distintas aplicaciones. Otro de sus beneficios es que su lenguaje de diseño (PL/SQL) permite la aplicación de diseños "activos" adaptables a las necesidades de la empresa en un momento determinado.

Un sistema de gestión de base de datos, imprescindible para una empresa

En resumen, un gestor de base de datos da una serie de servicios y lenguajes para la creación, configuración y manipulación de la base de datos, además de mecanismos de respaldo.

Las organizaciones que usan un sistema gestor de base de datos también pueden almacenar una descripción de dichos lenguajes en un diccionario de datos y también asegurar su mantenimiento, proporcionando un acceso controlado a la misma.

En Intelequia sabemos que la gestión, optimización y monitorización de los datos resulta un activo muy importante para cualquier organización. Es por ello, que ponemos a tu disposición un gran pool de profesionales destinados a brindarte asesoramiento y un conjunto de servicios administrados que garanticen la seguridad y disponibilidad sobre la gestión de tus datos e información.
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Gestor de Base de datos: Qué es, Funcionalidades y Ejemplos

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Hoy en día casi ningún ordenador o aplicación web podrían funcionar sin un sistema gestor de base de datos, así que no viene mal habituarse a los conceptos básicos vinculados con este tema. El sistema de gestión de base de datos subyacente a toda base de datos es tan fundamental como el propio conjunto de los datos, puesto que no sería posible administrarlos sin él.